使用结合非局部平均的边缘保持算法显著改进双能CT图像域材料分解
医学物理
2016-02-17 v1
摘要
双能材料分解中噪声增加是一个普遍关注的问题。在此，我们通过将边缘保持滤波器纳入局部高约束反投影重建(Local HighlY constrained backPRojection Reconstruction, HYPR-LR)框架，开发了用于双能CT (DECT) 的图像域材料分解算法。通过有效利用非局部平均，所提出的称为HYPR-NLM的算法降低了双能分解中的噪声，同时保持了定量测量的准确性和材料特异性双能图像的空间分辨率。我们利用碘浓度数值体模，通过将HYPR-NLM算法与直接矩阵求逆、HYPR-LR以及迭代图像域材料分解(Iter-DECT)进行比较，展示了该算法的噪声降低和分辨率保持能力。我们还通过使用两组心脏灌注成像数据展示了HYPR-NLM优于现有方法的性能。从比较研究中得出的结论包括：(1) HYPR-NLM在保持定量测量和高频边缘信息的同时显著降低了DECT材料分解噪声；(2) HYPR-NLM对参数选择具有鲁棒性。
引用
@article{arxiv.1601.02355,
title = {Using Edge-Preserving Algorithm with Non-local Mean for Significantly Improved Image-Domain Material Decomposition in Dual Energy CT},
author = {Wei Zhao and Tianye Niu and Lei Xing and Yaoqin Xie and Guanglei Xiong and Kimberly Elmore and Jun Zhu and Luyao Wang and James K. Min},
journal= {arXiv preprint arXiv:1601.02355},
year = {2016}
}
备注
23 pages, 11 figures. Accepted by Physics in Medicine and Biology